의미적 지식기반인 온톨로지(ontology)에 대한 관심이 높아지고 있다. 온톨로지란 어휘나 개념의 정의 또는 명세로서, 인간과 컴퓨터의 의사소통 또는 지식의 표현과 저장, 활용 및 재사용을 위해 이용된다. 그러나 온톨로지를 구축하는 대부분의 방법은 체계적이거나 자동적이지 못하다. 도메인 전문가에 의존하는 전통적인 온톨로지 구축 방법은 시간과 비용이 많이 소요된다. 온톨로지 구축 툴은 많이 있지만 아직 인간의 노력을 필요로 한다. 또한 변화하는 도메인 지식을 온톨로지에 신속하게 반영하는 것은 어려운 일이다. 본 연구는 이러한 한계를 해결하기 위해, 도메인 전문가의 지식이나 경험을 최소화하면서 자동적으로 도메인 지식을 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은, 데이터 기반의 도메인 지식을 대상으로, 베이지안 망(Bayesian network)이 갖고 있는 데이터 분석에서의 장점과 온톨로지와의 관련성을 이용하여 온톨로지를 자동적으로 구축하는 것이다. 평판(flat panel) TV 경기예측 사례를 통하여 온톨로지를 구축하는 과정을 알아보았다. 구축과정의 타당성을 확보하기 위하여 디스플레이 산업 전문가들과의 인터뷰를 통하여 온톨로지를 완성하고, 해당 온톨로지의 타당성 검증을 위하여 멤버체크를 한 결과 매우 높은 타당성을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 온톨로지는, 실제로 산업경기 예측을 계획하고 구축하며 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.
인간의 지식 표상 규명에 대한 연구는 인간을 대상으로 연구하는 심리학에서뿐만 아니라 인간의 지능을 컴퓨터를 이용하여 구현하고자 하는 인공지능 학문에서도 오래 전부터 매우 중요한 화두가 되고 있다. 특히 인간의 지식 중 언어 지식에 대한 연구는 인간의 언어처리 과정 및 현상을 규명하고 이해하고자 하는 심리언어학에서뿐만 아니라 인간의 언어를 컴퓨터를 이용하여 처리하고자 하는 전산언어학 연구에 있어서도 매우 중요하다. 본 논문은 피험자를 대상으로 한 어절 재인 시 관찰되었던 언어 현상을 설명할 수 있는 시뮬레이션 모델과 이에 근거한 심성어휘집내에서의 한국어 어절의 표상 구조를 제안한다.
예방정비는 대규모 산업시설에서 설비의 성능을 최적으로 유지하는 활동을 의미하며, 궁극적으로 고장을 미연에 방지하여 생산 효율을 극대화하는 것을 목적으로 한다. 일반적으로 인력에 의한 주기적인 정비가 이루어지지만, 지속적으로 발생하는 고장을 방지할 수 없는 문제가 있다. 또한, 문제를 조기에 해결하기 위한 고장에 대한 조치는 설비 전문가에 의존하기 때문에, 전문가의 부재 상황이나 미숙련된 전문가에 의한 진단 오류로 인한 대응의 한계가 있다. 인력에 의존한 설비 진단과 문제의 조기 발견을 돕기위해 알람 시스템이 활용되고 있지만, 단순 정보 수집을 위해 설계되고, 방대하게 알람을 발생시키므로 실제적인 효용성이 없다. 본 논문에서는 시스템에 의한 고장징후 포착과 문제의 원인 및 향후 발생할 문제를 파악하기 위해서, 전문가의 경험지식을 시스템 지식으로 구축을 통한 자동화된 예방정비시스템을 설계 및 개발하였으며, 전문가 지식을 재이용하기 위한 시스템의 구조와 활용 방안에 대해서 논한다.
소프트웨어 재 사용 기법은 기존의 시스템을 개발하는데 사용된 다양한 형태의 정보와 지식을 다른 시스템 개발에 재적용함으로써 생산성을 향상할 수 있고 유지보 수를 쉽게 할 수 있다. 본 논문에서는 C 및 C++로 개발된 원시 코드를 대상으로 역공 학을 이용하여 재사용 가능한 부품을 수출하고 이 부품을 저장 및 검색, 합성하여 사 용할 수 있는 재사용 시스템 CSORUS(C and C++ SOurce ReUse System)를 설계 및 구현 하였다. 역공학을 이용하여 재사용 부품을 구축할 경우 실무 분야에서 적용되어 검증 받은 신뢰도가 높은 부품이므로 재사용 부품의 신뢰도와 새로운 시스템의 유지보수를 쉽게 할 수 있다면 장점이 있다.
본 연구의 목적은 선행연구를 통해 도출한 부동산중개서비스품질 요소들 중 핵심적인 부동산중개서비스품질 요인을 찾아내고 이들 요인들의 재이용의도에 대한 관련성 정도를 파악하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 부동산중개서비스품질 변수(전문지식, 태도, 상호작용)와 신뢰 및 재이용의도 정도를 포함한 설문을 작성하여 부동산중개사무소를 이용한 경험자를 대상으로 설문조사를 통해 자료를 수집하고, 이 자료를 이용하여 탐색적 요인분석과 구조방정식모형을 이용한 확인적 요인분석을 실시하였다. 분석결과 상호작용은 신뢰에 양의 영향을 미치고 신뢰는 다시 재이용의도에 양의 영향을 미치고 있으며 동시에 상호작용은 재이용의도에 직접적으로도 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러므로 본 분석결과, 부동산중개사무소의 경영자는 고객의 재방문의도를 높이기 위해 부동산중개서비스품질 요인들 중 상호작용에 관심을 두어야함을 알 수 있다. 본 연구를 위한 설문을 전국규모로 하여 분석결과의 일반화는 향후연구과제로 남긴다.
본 연구는 다양한 지식이 축적되고 공유되며 구성원 간의 관계와 상호작용을 바탕으로 지식이 생산되고 활용되는 공간인 소셜 러닝 커뮤니티에서 학습자의 지식소싱 행위가 지식활용 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 한 대학의 사회과학분야 전공수업에 참여한 55명의 학습자들을 대상으로 소셜 러닝 커뮤니티를 구성하고 한 학기의 소셜 러닝 완료 후 설문조사를 통해 자료를 수집하였으며, 다중회귀분석을 사용하여 지식소싱 행위와 지식활용 성과의 영향관계를 규명하였다. 연구 결과, 양자 지식소싱과 문서 지식소싱은 지식재이용과 지식응용에 영향을 미치며, 그룹 지식소싱은 지식응용과 지식혁신에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 소셜 러닝 커뮤니티에서 지식의 이용 목적에 따라 효율적인 지식소싱 행위를 선택하는데 유용할 것으로 기대된다.
컴포넌트의 재사용도 측정은 컴포넌트가 재사용되는 시점에서 컴포넌트의 이해와 적용을 위해 소요되는 노력의 정도를 측정한다. 여러 연구들이 컴포넌트의 재사용도 측정 방법을 제시하였지만 측정 속성(척도)들과 컴포넌트들의 삽입 삭제의 어려움, 가정된 지식의 요구, 각 측정 속성들에 대한 중요도 제시의 부재 등의 문제점들이 있다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 실제로 재사용되고 있는 객체지향 컴포넌트들과 여러 연구에서 제시되고 있는 메트릭스들을 종합하고, 퍼지 적분과 러프 집합을 이용하여 클래스의 재사용도를 측정한다.
본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.
오늘날 에너지를 확보와 관련하여 많은 세계 각국 및 기업에서 다양한 사업과 다양한 실험이 이루어지고 있다. 최근 이와 관련하여 미래의 청정 에너지로 부각되고 있는 핵융합에너지가 관심을 받고 있으며, 국내에서도 많은 연구와 성과가 나타나고 있다. 하지만, 이들 연구성과들을 제대로 관리하여 다른 연구에 재투자할 수 있는 지식관리가 부족한 형편이다. 단순한 지식관리보다는 조직의 비즈니스, 정보, 응용 시스템 및 기반구조에 맞도록 적용하여 적시적소에 이용 가능한 시스템을 구성할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 핵융합에너지 관련 지식 데이터를 적절하게 관리할 수 있는 개념수준의 포털기반 핵융합 에너지 지식관리시스템의 설계를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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